中国农牧交错区土地利用变化空间格局与驱动力分析

以遥感与GIS为技术支撑,运用专家知识,结合实际,从农牧交错区的实质出发,定量地计算出我国的农牧交错区。在此基础上,分析我国农牧交错区近10年的耕地、草地变化的空间格局。整个农牧交错区的耕地以变林地、草地为主。耕地的变化以内蒙古的变化为大,主要分布于它的中、东部地区。草地主要以变耕地、城镇为主,分布于内蒙古与东北三省接壤处。最后探讨这种格局的成因。耕地变化受经济发展、人口增加、农业结构等驱动,主要表现为人文作用。草地变化受人为与自然的驱动,主要为人类活动的影响,表现为经济发展与草地过牧。     

蒸汽驱采废水回用高压锅炉给水处理工艺的研究

对蒸汽驱采废水回用高压锅炉给水处理工艺进行了研究,并对比分析了不同的工艺组合流程对蒸汽驱采废水回用高压锅炉给水的处理效果。结果表明,蒸汽驱采废水回用高压锅炉给水处理在技术上是可行的,并提出推荐工艺流程。     

区域农地利用变化强度及其驱动机制研究--以原锡山市为例

在提出区域土地利用变化强度、农地利用变化强度及其测算方法的基础上，以无锡原锡山市为例。进行了农地利用变化强度的实际测算。并在对原锡山市农地利用变化驱动机制的理论分析的基础上，构建了该区域农地利用变化强度驱动因素的指标体系，在指标体系中特别引入了邻近城市(上海)辐射、耕地保护政策变化两项指标。运用主因子分析的方法对各指标进行定量分析，在理论分析与定量分析的基础上，建立了区域农地利用变化强度变化的驱动机制模型。研究结果表明：区域农业土地利用变化是区域经济发展、城市(上海)辐射、人口、耕地保护政策变化、农业集约化，以及城市化等因素综合作用的结果，尤其以前3项因素的作用为重。研究还表明，农地利用变化强度标准的引入是可行和有实际意义的。最后总结了区域农地利用变化的特点，并从土地资源保护、产业发展、土地利用决策等方面，就区域农业土地可持续利用管理提出了若干政策建议。     

陕西省PM2.5时空分布规律及其影响因素

PM_2.5是导致中国多省市发生灰霾的罪魁祸首,明确其时空分布规律,厘清其影响因素对灰霾的综合治理意义深远.基于陕西省2015年50个监测站点的PM_2.5浓度数据,采用空间数据统计方法、克里金插值法以及Morlet小波分析法对陕西省PM_2.5浓度的时空分布规律进行研究,并运用灰色关联模型来探讨PM_2.5浓度的影响因素.结果显示:①陕西省PM_2.5浓度整体呈"冬高夏低、春秋居中"的季节性变化规律,"U型"起伏的月变化规律,周期性脉冲波动型的日变化规律以及"W型"起伏的时变化规律;②陕西省PM_2.5浓度呈"北部低,中南部高"的空间分布特征,并且空间集聚性显著.不同季节的高值区均集聚于海拔相对较低的关中盆地内部城市.这与盆地内部空气不易扩散,静稳天气出现频率较高,易出现逆温现象密切相关;③影响陕西省PM_2.5浓度最大的指标层是PM_2.5污染来源（权重值为0.49）,其次是城市化与土地利用（权重值为0.37）,气象与地形因子影响最小（权重值为0.15）.不同城市各指标层的综合关联度差异较大.④各指标因子与PM_2.5浓度均为强度关联.降水量、机动车保有量、二氧化硫排放量、烟粉（尘）排放量、建成区面积、人口密度和人均GDP是影响陕西省PM_2.5浓度的主要因子,影响各城市PM_2.5浓度的主要因子具有一定的空间差异性.研究显示,人类活动对陕西省PM_2.5的影响显著,尤其是城市化的快速推进,相关指标（如人口、机动车、能耗、工业总产值等）持续增长,将进一步加大PM_2.5来源的多样性以及相关污染物的排放量.      

近25年洞庭湖水质演变趋势及下降风险

利用1991~2015年水质数据研究了洞庭湖水质演变特征,识别了主要驱动因子,并探讨了水质下降对其生态风险影响.结果表明,1991~2015年间,洞庭湖水质总体呈下降趋势,TN和TP是影响水质变化的主要指标,其浓度年均值分别介于1.060~2.072mg/L和0.026~0.146mg/L;其中,1991~2002年间,TN和TP浓度均显著上升,多元回归分析显示水位和泥沙淤积是导致洞庭湖TN和TP浓度升高的主要因素;2003~2015年间,TN浓度进一步明显上升,而TP浓度维持高位,波动变化,氮、磷负荷输入量和水位是影响TN和TP浓度变化的主要因素.洞庭湖生态风险等级则由轻微风险转变为中等风险,TP是影响生态风险的主要水质指标;受洪水、农业面源污染和城市化等影响,洞庭湖磷风险时空差异较大,1991~2008年间,各湖区磷风险均有所升高,其中西洞庭湖磷风险增长幅度最大;2009~2015年,各湖区磷风险均有所降低,其中西洞庭湖下降幅度最大,而东洞庭湖下降幅度较小.因此,进一步控制入湖氮磷负荷、优化水位及重点关注磷风险是保护洞庭湖水生态的重要举措.     

时空交互视角下淮海经济区城乡融合发展水平演化

以淮海经济区为研究对象,界定城乡融合内涵,并构建多维指标体系,测度城乡融合发展水平,并探索时空演化特征及驱动机理。（1）在空间集聚方面,淮海经济区城乡融合发展水平集聚较为明显,并且集聚性整体呈现增强趋势。（2）在时空联动方面,具有相对动态的局部空间结构和相对稳定的空间依赖方向,同时空间格局演化方面具有较强的整合性;城市自身因素对城乡融合发展水平空间结构的改变影响较大,受相邻城市城乡融合发展水平的溢出效应的影响较小。（3）要素驱动模式方面,低分位驱动和高分位驱动城市的城乡融合发展水平变化受经济发展—城镇化驱动,低分位制约类型城市的城乡融合发展水平变化受城镇就业—政府行为制约,高分位制约类型城市的城乡融合发展水平变化受产业—政府行为制约。     

2000—2015年青藏高原植被NPP时空变化格局及其对气候变化的响应

全球变化背景下,青藏高原作为我国乃至全球气候变化的“天然实验室”,植被生态系统发生了深刻变化。引入重心模型等方法分析和探讨2000—2015年青藏高原植被NPP时空变化格局及其驱动机理,并定量区分NPP变化过程中气候变化和人类活动的相对作用。研究发现：（1）2000—2015年,青藏高原植被NPP年均值总体上呈现从东南向西北递减的趋势。在年际变化方面,近16年植被NPP呈现波动上升趋势,其中在2005年出现上升陡坡,并在2005—2015年表现为高位波动的态势。（2）青藏高原植被NPP增加区（变化率>10%）主要集中于三江源地区、横断山区北部、雅鲁藏布江中下游以及那曲地区的中东部,而植被NPP减小区（变化率<-10%）则主要分布于雅鲁藏布江上游和阿里高原。（3）近16年青藏高原植被NPP重心总体向西南方向移动,表明西南部植被NPP在增量和增速上大于东北部。（4）青藏高原植被NPP与气候因子相关性的地区差异显著,其中植被NPP与降水显著相关的区域主要位于青藏高原中部、青藏高原东南部及雅鲁藏布江流域中下游,而植被NPP与气温显著相关的区域主要位于藏南地区、横断山区北部、青藏高原中部和北部。（5）气候变化和人类活动在青藏高原植被NPP变化过程中的相对作用存在显著的时空差异性,在空间上呈现“四线—五区”的格局。研究成果能够为揭示青藏高原区域生态系统对全球变化的响应机制提供理论和方法支撑。     

基于贝叶斯网络的生态用地流失机制研究

从中微观尺度对城市滨江地区生态用地流失进行驱动因素分析,尤其将政策规划等具有重要影响力的因子进行量化分析,可为生态用地开发与保护政策制定提供参考。利用贝叶斯网络模型综合考虑导致生态用地流失的邻域因子、自然因子和政策规划因子,以良好的图形描述方法较为清晰地展示出生态用地变化及其驱动因子之间的过程关系。以南京滨江地区作为典型案例区,研究结果表明：（1）2005—2018年间,南京滨江地区约11.0%的生态用地发生流失,维持稳定的生态用地占比89.0%;（2）政策规划保护力是影响南京滨江地区生态用地流失的主要驱动因素,城镇扩张惯性力次之,二者对生态用地流失的敏感性分别为9.37%和2.53%,而开发阻力的敏感性仅为0.21%;（3）在政策规划因子中,沿江岸线规划对维持生态用地稳定性的作用效果高于土地利用规划,表明要使生态空间得以长期存在,应制定基于生态用地功能目标的保护政策。     

杭州市土地资源承载力评价及其协调发展

土地资源承载力是区域协调发展的重要指标,基于驱动力-压力-状态-响应的研究框架构建杭州市土地资源承载力的指标体系,并运用熵权TOSPSIS方法对杭州市2009—2017年土地承载力及其各子系统水平进行评价,同时引用障碍度模型对杭州市土地承载力的障碍因素进行诊断,最后采用耦合协调模型对杭州市承载力子系统内部的耦合协调性进行了研究。结果表明：（1）在2009—2017年杭州市土地资源承载力的评价结果呈波动上升趋势,评价年限内土地承载力整体水平处于中级状态,但距离优质承载力仍有一定的差距;（2）从2009年到2013年,障碍度因素主要集中在驱动力系统和压力系统,2014—2017年,障碍度因素主要集中于状态系统和驱动力系统;（3）在研究区间内杭州市承载力系统整体的耦合协调度较好,但距离优质协调仍有不小的差距,其中承载力系统耦合度总体较高,除2009年处于拮抗级别外,其他年份均处于高水平耦合级别,并且在研究年份内各年的耦合度评价结果均高于耦合协调度评价结果,同时评价区间内系统耦合协调度变化大致呈“初级协调到良好协调再到初级协调”的态势。     

1990~2015年东北地区草地变化遥感监测研究

基于1990年和2015年东北地区草地数据集,采用草地动态度模型、草地变化程度综合指数、草地相对变化率、质心模型和景观指数等作为参考指标对草地时空演变特征及其驱动因素进行分析.结果表明：25a间,东北地区草地面积减少了9755.94km²,其中,内蒙古自治区东部减少量最大;黑龙江省草地动态度、变化程度综合指数和相对变化率最高,分别为-30.67%、21.68%和5.55,草地变化最剧烈、稳定性最差;内蒙古自治区东部相应三个指标最低,分别为-3.76%、2.66%和0.68,年均变化强度最高,为0.0193%,相对其他省草地更稳定,但其减少规模最大;草地质心向西偏南方向移动11.28km,是由东部黑龙江省和西部内蒙古自治区东部草地动态强度巨大差异所致;东北地区草地破碎化程度降低、景观类型稳定性上升、斑块形状趋于规则化,主要是小斑块、破碎斑块转化为其他土地类型的结果.气候变暖、变干是草地退化的自然驱动因素,人口增加和经济增长间接影响了草地变化,牲畜大幅度增长是重要因素.